【摘 要】
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交通延误是评价道路交通状态、优化交通管控策略的重要指标之一.如何利用现有交通数据,构建精度高、时延小的交通延误预测模型,对城市交通状态精细化描述以及管控起着至关重要的作用.文章在分析延误预测模型适用性的基础上,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络延误预测模型,融合浮动车和路段卡口检测器数据,预测路段平均延误.选择济南市典型路段和信号控制交叉口进行验证,结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型能显著地提高城市道路延误预测精度,用于预测城市道路交通延误具有一定可行性.
【机 构】
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山东交通学院,山东 济南250307
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交通延误是评价道路交通状态、优化交通管控策略的重要指标之一.如何利用现有交通数据,构建精度高、时延小的交通延误预测模型,对城市交通状态精细化描述以及管控起着至关重要的作用.文章在分析延误预测模型适用性的基础上,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络延误预测模型,融合浮动车和路段卡口检测器数据,预测路段平均延误.选择济南市典型路段和信号控制交叉口进行验证,结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型能显著地提高城市道路延误预测精度,用于预测城市道路交通延误具有一定可行性.
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